Google Translate alimenté par l'IA peut traduire des langues qu'il n'a jamais apprises

Le réseau neuronal de Google apprend à traduire des langues qu’il n’a jamais apprises

Le légendaire Google Translate produira désormais des traductions plus naturelles et meilleures entre les langues, réduisant ainsi l’écart entre les traducteurs humains et machines et améliorant les capacités d’apprentissage du réseau neuronal de Google Translate.

L’entreprise utilise maintenant une nouvelle technologie appelée Traduction Automatique Neuronale (NMT), qui vise à rendre les traductions générées par ordinateur plus parallèles à celles effectuées par des humains et à alimenter ses traductions dans sept nouvelles langues. La mise à jour devrait rendre les traductions dans ces langues beaucoup plus précises et plus faciles à comprendre, déclare Google.

« À un niveau élevé, le système Neuronal traduit des phrases entières à la fois, plutôt que juste morceau par morceau », a déclaré Barak Turovsky, responsable produit chez Google Translate lors d’un événement de presse au bureau de Google à San Francisco mardi. « Il utilise ce contexte plus large pour l’aider à déterminer la traduction la plus pertinente, qu’il réorganise et ajuste ensuite pour qu’elle ressemble davantage à un humain parlant avec une grammaire correcte. »

En septembre, Google avait annoncé qu’il passerait de la Traduction Automatique Basée sur les Phrases (PBMT) à la Traduction Automatique Neuronale de Google (GNMT) pour gérer les traductions entre le chinois et l’anglais. Basé sur un réseau neuronal, le légendaire Google Translate produira désormais des traductions plus naturelles et meilleures entre les langues.

Comme le réseau neuronal peut apprendre des actions passées pour résoudre de nouveaux problèmes, même s’il n’a pas été programmé pour le faire auparavant, cela rend les créateurs de GNMT curieux à propos de quelque chose. Que se passerait-il si Google Translate pouvait traduire entre deux langues même si elles n’étaient pas appariées par le système auparavant ? Et, grâce à l’apprentissage automatique, la réponse est oui. Il peut en fait générer des traductions raisonnables entre deux langues sans recourir à une autre langue comme pont entre elles. La méthode s’appelle zéro-shot.

Les chercheurs ont expliqué dans un article de blog comment cela fonctionne :

« Disons que nous formons un système multilingue avec des exemples japonais à anglais et coréen à anglais… [GNMT] partage ses paramètres pour traduire entre ces quatre paires de langues différentes… Il peut générer des traductions raisonnables du coréen vers le japonais, même s’il n’a jamais été enseigné à le faire… Au meilleur de notre connaissance, c’est la première fois que ce type d’apprentissage par transfert a fonctionné dans la Traduction Automatique. »

Google a annoncé les développements dans un article de blog, qui était accompagné d’un document de recherche publié sur Arxiv.

Avec le déploiement de GNMT pour huit paires de langues, Google Translate a reçu sa plus grande mise à jour jamais réalisée. Le français, l’allemand, le japonais, le coréen, le portugais, l’espagnol et le turc ont été ajoutés à l’anglais et au chinois, faisant de GNMT plus de 35 % des demandes de traduction sur Google. L’entreprise espère ajouter GNMT à toutes les 103 langues du système dans les mois à venir.

L’entreprise a également annoncé qu’elle ouvrirait son API NMT aux développeurs et aux entreprises via Google Cloud.

« Le pas d’aujourd’hui vers la Traduction Automatique Neuronale est une étape importante pour Google Translate, mais il y a toujours plus de travail à faire et nous continuerons à apprendre au fil du temps », déclare Turovsky.

Translate n’est qu’un des nombreux produits Google qui a profité de l’aventure de l’entreprise dans les réseaux neuronaux, d’autres applications incluant un système de compression d’image futuriste et la détection de géolocalisation.

Le nouveau Google Translate, évidemment intelligent artificiellement, est maintenant en ligne. Plus tôt cette année, Google a célébré dix ans de traductions basées sur des machines. Plus d’un milliard de mots sont traduits chaque jour.

Source : 9to5google